Esistono diversi tipi di analisi dei dati che consentono l’applicazione sistematica di tecniche statistiche e/o logiche per descrivere, condensare e valutare i dati al fine di estrarre spunti per supportare il processo decisionale.
In questo articolo ti presenteremo i più importanti e come puoi utilizzarli nel tuo prossimo studio.
L’importanza di scegliere il giusto tipo di analisi dei dati
L’analisi dei dati nel suo complesso comprende la pulizia, la trasformazione e la modellazione dei dati per scoprire informazioni utili al processo decisionale aziendale.
Applicando l’analisi analisi statistica e tecnologie sui dati, diversi tipi di analisi dei dati aiutano a trovare tendenze e a risolvere problemi. aiutano a individuare le tendenze e a risolvere i problemi.
Lo scopo principale dell’utilizzo di diversi tipi di analisi dei dati è quello di avere una varietà di opzioni per estrarre informazioni utili dai dati e prendere decisioni intelligenti.
L “analisi dei dati ha assunto un” importanza sempre maggiore nel mondo degli affari, in quanto strumento per dare forma ai processi aziendali e migliorare le prestazioni aziendali.
12 tipi di analisi dei dati
Ti presentiamo ora i 12 tipi di analisi dei dati più comuni utilizzati nelle ricerche di mercato ricerche di mercatoco sì come in diverse aree del sapere:
Analisi descrittiva:
L “obiettivo dell” analisi analisi descrittiva è quello di descrivere un insieme di dati esaminando ciò che è accaduto in passato.
Questo tipo di analisi dei dati non cerca di spiegare il perché di un evento o di stabilire relazioni di causa-effetto, ma cerca di fornire un’istantanea facilmente digeribile, riassumendo anche le analisi primarie, le misurazioni e i modelli.
Le tecniche principali utilizzate nell’analisi descrittiva sono due:
- Aggregazione di dati. È il processo di raccolta di dati e la sua presentazione in un formato riassuntivo.
- Data mining. È la parte dell “analisi e dell” esplorazione dei dati per scoprire modelli o tendenze.
2. Analisi esplorativa
L “analisi esplorativa dei dati si riferisce al processo critico di condurre indagini iniziali sui dati per scoprire modelli, individuare anomalie, verificare ipotesi e testare ipotesi con l” aiuto di statistiche di sintesi e rappresentazioni grafiche.
L “obiettivo di un” analisi esplorativa è quello di esaminare i dati e trovare relazioni tra le variabili precedentemente sconosciute.
Questo tipo di analisi dei dati ci aiuta a scoprire relazioni tra diverse misure nei dati, che non sono necessariamente prove dell’esistenza di una correlazione.
È quindi utile per scoprire nuove connessioni, formulare ipotesi e guidare la pianificazione del progetto e la raccolta dei dati. e la raccolta dei dati.
3. Analisi diagnostica
L’analisi diagnostica cerca di capire perché è successo qualcosa. L’obiettivo principale dell’analisi diagnostica è identificare e rispondere alle anomalie dei dati.
Per arrivare alla causa principale, l “analista inizierà a identificare qualsiasi fonte di dati aggiuntiva che possa fornire maggiori informazioni sul motivo dell” anomalia.
Tuttavia, l’analisi diagnostica non si limita alla risoluzione dei problemi, ma può essere utilizzata anche per capire quali sono i risultati positivi.
Quando si esegue un “analisi diagnostica, si possono impiegare diverse tecniche, come la teoria delle probabilità, l” analisi di regressione e l “analisi di regressione. analisi di regressione il filtraggio e l” analisi delle serie temporali.
4. Analisi inferenziale
L’analisi inferenziale viene utilizzata per generalizzare i risultati ottenuti dal campionamento casuale semplice. campionamento casuale semplice alla popolazione da cui è stato estratto il campione.
Questa analisi è necessaria solo quando il campione viene estratto con una procedura casuale e il tasso di risposta è molto alto. Il suo scopo è quello di utilizzare un piccolo campione di dati per fare inferenze su una popolazione più ampia. su una popolazione più ampia,
Questo tipo di analisi dei dati utilizza dati stimati che riguardano i valori della popolazione e fornisce una misura dell’incertezza(deviazione standard) della stima. L’accuratezza dell’inferenza dipende fortemente dallo schema di campionamento, poiché se il campione non è rappresentativo della popolazione, la generalizzazione sarà imprecisa.
5. Analisi predittiva
L’analisi predittiva analisi predittiva utilizza la relazione tra un insieme di variabili per fare previsioni sui risultati futuri utilizzando dati storici combinati con modelli statistici, tecniche di data mining e machine learning.
Sulla base di modelli e tendenze passate, gli analisti dei dati possono progettare modelli predittivi che stimano la probabilità di un evento o di un risultato futuro. modelli predittivi che stimano la probabilità di un evento o di un risultato futuro.. Questo è particolarmente utile perché permette alle aziende di pianificare in anticipo.
Le aziende utilizzano l’analisi predittiva per trovare modelli in questi dati e identificare rischi e opportunità.
6. Analisi prescrittiva
L’analisi analisi prescrittiva cerca di sfruttare i dati esistenti per guidare il processo decisionale verso risultati futuri ottimali. Prendendo in considerazione tutti i fattori rilevanti, questo tipo di analisi dei dati produce raccomandazioni per i passi successivi.
L’analisi prescrittiva analizza ciò che è accaduto, perché è accaduto e cosa potrebbe accadere per determinare cosa fare in seguito.
L’analisi prescrittiva è il tipo di analisi più complesso, che coinvolge algoritmi, apprendimento automatico, metodi statistici e procedure di modellazione computazionale.
Di conseguenza, ci permette di vedere come ogni combinazione di condizioni e decisioni potrebbe influenzare il futuro.In questo modo, aiuta a misurare l’impatto che una determinata decisione potrebbe avere.
7. Analisi meccanicistica
L’analisi meccanicistica cerca di capire le precise fluttuazioni dei dati che portano a fluttuazioni di altri dati, cioè di capire i cambiamenti esatti delle variabili che portano a cambiamenti di altre variabili.
Questo tipo di analisi dei dati viene solitamente applicato in circostanze che richiedono precisione e un margine di errore molto ridotto.
L’industria medica, gli ingegneri e la comunità scientifica usano principalmente l’analisi meccanicistica per la sicurezza e l’efficacia di un prodotto.
8. Analisi dei cluster
Questo tipo di analisi dei dati consiste nel raggruppare un insieme di elementi in modo che siano più simili tra loro (in un certo senso) rispetto ad altri gruppi, da cui il termine “cluster”.
Dal momento che non esiste una variabile target quando si effettua il clustering, l’analisi dei cluster viene spesso utilizzata per trovare modelli nascosti nei dati. trovare modelli nascosti nei dati. Questo metodo viene utilizzato anche per fornire un contesto aggiuntivo a un trend o a un insieme di dati.
9. Analisi della coorte
Questo tipo di analisi dei dati utilizza i dati storici per esaminare e confrontare il comportamento di un determinato segmento di utenti, che possono poi essere raggruppati con altri con caratteristiche simili.
Grazie a questa tecnica, è possibile ottenere una grande quantità di informazioni sulle esigenze dei consumatori o una solida comprensione di un gruppo target più ampio.
10. Analisi del testo
L’analisi del testo analisi del testo nota nel settore come text mining, funziona prendendo grandi insiemi di dati testuali e organizzandoli in modo da renderli più facili da gestire.
Lavorando a fondo su questo processo di pulizia, sarai in grado di estrarre i dati veramente rilevanti per la tua organizzazione e di utilizzarli per sviluppare approfondimenti utili al processo decisionale.
11. Analisi dei fattori
L analisi dei fattori nota anche come riduzione delle dimensioni, è un tipo di analisi dei dati utilizzata per descrivere la variabilità tra variabili osservate e correlate in termini di un numero potenzialmente inferiore di variabili non osservate, chiamate fattori.
L’obiettivo è quello di scoprire variabili indipendenti latentiun metodo ideale per razionalizzare segmenti specifici.
12. Analisi congiunta
L’analisi analisi congiunta è spesso utilizzata nei sondaggi per capire come gli individui valutano i diversi attributi di un prodotto o servizio ed è uno dei metodi più efficaci per estrarre le preferenze dei consumatori.
Quando si tratta di acquistare, alcuni clienti potrebbero essere più attenti al prezzo, altri alle caratteristiche, altri ancora potrebbero avere un approccio sostenibile e così via. Qualunque siano le preferenze dei tuoi clienti, puoi scoprirle con l’analisi congiunta.
In questo modo, le aziende possono definire strategie di prezzo, opzioni di packaging, pacchetti di abbonamento, ecc.
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